Raspberry Pi — это компактный и энергоэффективный одноплатный компьютер, который можно использовать для запуска нейросетей. Несмотря на ограниченные вычислительные ресурсы, с правильными инструментами и оптимизациями Raspberry Pi способен выполнять задачи машинного обучения и компьютерного зрения. В этой статье мы разберём, как запустить нейросети на Raspberry Pi, какие библиотеки использовать и как ускорить вычисления.
1. Выбор оборудования
Для запуска нейросетей желательно использовать Raspberry Pi 4 или Raspberry Pi 5, так как они обладают большей вычислительной мощностью. Дополнительно можно подключить внешние ускорители, например:
-
Google Coral USB Accelerator — для работы с TensorFlow Lite
-
Intel Movidius Neural Compute Stick — для OpenVINO
-
Raspberry Pi AI Kit — ускоритель, созданный специально для этой платформы
2. Установка необходимых библиотек
-Перед началом работы нужно установить основные пакеты для машинного обучения. Для этого обновите систему и установите Python и pip:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip -y
-Затем установите TensorFlow Lite:
pip3 install tflite-runtime
-Для работы с компьютерным зрением можно установить OpenCV:
pip3 install opencv-python
3. Запуск предобученной нейросети
Попробуем запустить классификацию изображений с помощью TensorFlow Lite. Для этого скачайте предобученную модель MobileNet:
wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/coral/aiy/vision/classifier/mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite
Теперь напишем код для загрузки модели и распознавания изображения:
import tflite_runtime.interpreter as tflite
import numpy as np
import cv2
def load_model(model_path):
interpreter = tflite.Interpreter(model_path=model_path)
interpreter.allocate_tensors()
return interpreter
def preprocess_image(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img.astype(np.float32)
return img
def run_inference(model, image):
input_details = model.get_input_details()
output_details = model.get_output_details()
model.set_tensor(input_details[0]['index'], image)
model.invoke()
result = model.get_tensor(output_details[0]['index'])
return result
model = load_model("mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite")
image = preprocess_image("image.jpg")
result = run_inference(model, image)
print("Результат классификации:", result)
Этот код загружает модель, обрабатывает изображение и выполняет классификацию.
4. Оптимизация работы нейросетей
Так как Raspberry Pi не обладает мощным процессором, важно использовать оптимизированные версии моделей. Несколько способов улучшить производительность:
-
Использование TensorFlow Lite вместо полной версии TensorFlow
-
Применение 8-битной квантованной модели, уменьшающей потребление памяти
-
Использование аппаратных ускорителей (Coral TPU, Intel NCS2)
-
Оптимизация кода, например, выполнение инференса на отдельном потоке
Запуск нейросетей на Raspberry Pi — это реально, если использовать оптимизированные модели и аппаратные ускорители. Эта технология позволяет применять искусственный интеллект в автономных системах, умных камерах, системах безопасности и других IoT-проектах. Попробуйте протестировать разные модели и улучшить их производительность с помощью доступных инструментов!
